分享

短视频时代下的“长”内容战略:西瓜视频的“中视频”有未来吗?

 昵称71217366 2020-10-22

作者为灿星研发部总监张子秋。

10月20日,西瓜视频在三亚举行年度创作者大会,期间提出了不同于传统视频内容的“中视频”的概念。在视频领域,短视频异军突起,观众总消费时长已经超过长视频,并进一步增长,挤压社交和游戏消费时长,从商业价值看2019年短视频市场1000亿,2020年预计1500亿,2021年有望达到2000亿。“中视频”可以看做是短视频时代下的“长”内容战略。

1

【短视频打破了什么?】

短视频本质上不是内容的创新,而是商业模式的破坏式创新,它更极致满足广告主投放的效率。短视频打破了长视频里综艺品类的商业逻辑,因为综艺是长视频里唯一一个完全依靠广告支撑的品类,影视剧、纪录片、动漫都是部分依靠用户付费的长视频内容。由于综艺是长视频中的快消品,相对其他品类制作周期短,只要3个月,影视剧周期至少一年以上,动漫纪录片周期长达几年,这也是广告青睐投放综艺的原因,广告商追求的是快!

但短视频的出现,彻底颠覆的综艺广告投放的效率,短视频广告投放效率成指数上升。短视频2-3分钟的内容就可以测算用户标签,综艺要120分钟测算出用户标签,短视频抓取用户的效率是综艺长视频的40-60倍,广告商在乎内容背后的用户数据而非内容本身。更快速找到目标用户的传播形式,具有更精准投放的广告价值。这也是为什么说短视频首先是商业模式的破坏式创新,而不是内容层面的创新。

另外,短视频数据运营的效率及开放性也具有破坏性。报刊以月/年为单位的单向发行数据,没有反馈机制;广电隔天为单位的收视数据,不具备交互性;传统网综上线一小时用户行为数据,仅在平台内部,不具有开放性;而短视频分钟为测算的数据,在自有账号运营,具有交互性和开放性。数据的便利与开放,大幅增加UGC创作者的产能,降低制作成本。

2

【中视频多长效率最高?】

以综艺品类为例,为什么目前综艺120分钟甚至更长?综艺是电视诞生带来的产物,时长是由电视台固定的版面所决定的,互联网初期采购电视台版权,继而延用了电视台30/60/90/120分钟的时长规格。这个时长并不适合短视频平台的“长”内容战略,效率太低。对于广告商来说,是越短越好吗?不尽然,长视频适合品牌广告,短视频适合效果广告,品牌广告投放目前体量仍是效果广告的2倍多。视频过短无法呈现完整情节,无法表达品牌需求。对于用户来说,是越长越好吗?其实不然,视频量过载的当下,120分钟的长视频增加用户的选择门槛。能够让用户欣然花120分钟时间的内容,用户会对视频有相当高质量的心理预期(等同经典电影质量的心理要求),长视频很容易变成零和游戏。

那中视频多“长”投放效率最高?基于用户平均收看时长行为的投放效率最高。不同平台需要测算,达到最优效率的内容时长。举例,Youtube综艺频道观众平均收看时长8.11分钟,内容时长控制在8分钟,投放效率最高。卡森伯格的短视频平台Quibi每段视频长度8分钟,5集一个单元,是经过测算的。从YouTube数据看,其中东南亚观众耐心差,收看的平均时长更短,在4-8分钟,而北美、新加坡等发达地区观众耐性较好,平均收视时长10-13分钟。针对不同地区的内容,可以做适当调整。

3

【短视频平台的“长”内容打法】

短视频平台的“长”内容战略,从方法论上与传统的长视频平台有比较大的区别,首先,要围绕不同品类的长视频的变现逻辑,测算内容最佳的传播变现效率;其次,根据不同内容变现的逻辑,决定采取最优化的制作方式。根据不同内容是采用UGC方式生产,还是UGC无法完成必须采用PGC模式,亦或是采用PUGC效率最高;第三,根据不同的生产方式,配套合适的效果评估体系。面向UGC开放商业广告评测数据高效运营,面向PGC/PUGC开发内容监测数据指导内容生产;第四,定位平台的“优势”人群精准突破,包括受众人群和创作者人群两个人群维度,满足两类人群的心理诉求,精准场景推送,增加商业化效率。

围绕不同品类不同内容商业化逻辑,制定长视频最佳效率的商业化路径(设想):

1.综艺的变现——中短视频精准商业化变现、真人秀偶像粉丝买单、才艺技能知识付费

2.电视剧的变现——精品内容用户付费、真人互动剧单品付费、偶像内容粉丝买单

3.电影的变现——精品内容用户付费、网络大电影众筹拍摄

4.纪录片的变现——与生活相关种草及商业变现、与人文自然相关知识变现

5.动漫的变现——广播剧付费、周边衍生、角色衍生、IP衍生粉丝用户付费

短视频平台的“长”内容打法需要“快、狠、准”。

1.:注重时长效率,精准测算各品类的转化率。精品主内容结合UGC博主二次创作。

2.:爆点打击。内容爆点——如《囧妈》,产品爆点——突破成为熟人社交短视频产品。

3.:配套高效开放的效果评估系统,包括内容监测和商业广告监测数据。

4

【UGC属性的中视频平台人群定位】

明确人群定位有助于大幅提升商业化的效率,基于UGC属性的中视频平台的人群定位,其中包括两方面,即受众定位和创作者定位。参考YouTube的人群数据——UGC平台定位核心应该是18-34岁“社畜”人群定位。带有UGC属性的平台年龄层不会太大,有较为明显的社群性质和属性。18-34岁人群是开始接触社会,以及带给社会深度变革的人群。

其中“社畜”人群又可以分为两个阶段,一阶18-24岁学生属性较强,二阶25-34岁工作属性较强,但这两个人群都是社会核心竞争力的推动人群,也独立面对社会的压力核心人群,同时也处在人生变化最频繁的阶段,希望自我表达和被关注的社会人群。西瓜和B站同作为UGC起家的长视频平台,核心人群都是18-34岁社会人群,但发展路径有一定区别。西瓜延续了头条的社会新闻的受众,以优势的25-34岁人群带动18-24岁人群;而B站的人群路径正好相反,以18-24岁人群带动25-34岁人群,前者是创作主力,后者是观看的主力。

与B站18-24岁UGC创作者相比,西瓜核心25-34岁人群创作力不强,创作时间不够充足,存在天然的弱势,西瓜以UGC平台为根基的长视频平台如何突破?有两个方式:

1.大量发掘、聚集、培养25-34岁创作者,发展25-34岁核心用户PUGC创作机制,并配套能以此为生的机制保障,以及配套智能剪辑等生产工具。要像YouTube机制打造出李子柒、办公室小野这样原生的头部创作者或团队,有专业机制让核心创作者以此为生并获得社会地位。从25-34岁的专业创作者出发,寻找相关内容制作,打中18-24岁观看者的痛点,展现未来他们要面对的社会话题,人生、情感、困惑等等。

2.25-34岁用户比18-24岁用户优势在于社会及社交关系更加丰富,基于这个优势,大胆的设想,西瓜蜕变成熟人社交的短视频产品。通过无门槛的vlog拍摄,激发25-34岁核心用户,进行短视频熟人社交,通过亲友回复短视频进行互动,达到用户的裂变增长。

18-34岁社畜人群定位,将头条商业化中的优势传导给西瓜(Questmobile 2020广告人群标签数据)

5

【西瓜视频未来发展路径的大胆创想】

创想1:成为中国的YouTube

同为中国UGC起家的平台,B站强调要做中国的YouTube,但从变现路径看,最大悖论在于YouTube是广告变现的平台,而B站恰恰是广告克制力最强的平台,B站可能成为最好的社区平台,但是不一定能复制YouTube的商业模式,广告会破坏社区文化。

其实,西瓜依托字节系强大的广告生态和优质的算法,反而可能做成YouTube的模式,配套足以让UGC创作者以创作为生的激励机制,打通头条和抖音两个底层技术平台,如果西瓜可以拥有头条和抖音用户商业算法数据,成为中国的YouTube大有可为。

创想2:冲击微信的熟人短视频社交平台

腾讯系的短视频一直没有大火,但是微信掌握着中国最大的社交数据,微信视频号短视频沿用了微博名人大V的模式,并没有发挥微信熟人社交的优势。年中微信初创团队G姐独立出来做的” 画音”,是基于熟人单一关系社交短视频的尝试。最近,微信全面启动视频号短视频,能否发挥社交优势值得期待。

西瓜视频横屏的属性,天然就是具有社交短视频优势,可以尝试做左右双屏多重关系的社交短视频产品。而且西瓜核心用户是25-34岁人群,社会关系最复杂的人群,他们上有老,下有小,他们是老人与小孩的纽带;他们有的背井离乡打拼,有的逃离北上广回归小镇,他们是城与乡、一线城市和下沉市场的纽带;社群关系较为丰富,是同学会、同乡会、居委会、村委会、家委会、业委会等各种组织中的成员,利用好这一点,将西瓜打造成熟人社交短视频产品,快速通过社交短视频裂变用户,可以在微信的社交场景中分一杯羹。

交互呈现图示(发布同一段vlog,与女友回复的vlog、父亲回复的vlog、同学同乡回复的vlog同框)

首页呈现图示:首屏增设“我的”,发布自己vlog并实时更新亲友的vlog回复,熟人相互可见,隐私保护

创想3:智能数据未来,5G云端智能互动视频

结合核心用户生活场景的智能推荐,如:7-9点新闻专业资讯语言学习内容,11-12点社畜剧,17-18点学习辅导及美食做饭内容推荐,20点娱乐及游戏内容推荐,周末钓鱼旅游徒步的社交关系内容推荐。

围绕核心人群的情感诉求的内容编排与营销活动,找到情感诉求点。如:缓解中年危机生活、释放职场压力场景、回归山野、回归大海、回忆和聚会等内容及vlog推荐。西瓜赶海和农人板块一直很好,是符合核心受众的情感需求。

结合服务核心用户的客户产品引入,如:户外活动、户外产品、户外亲子旅游等。长短视频的交叉推荐,年轻人推荐从短,老年人推荐从长,同时通过分析社交关系数据,拓展购买方式的亲情购,通过视频内容了解亲友爱好,培养为亲情买单的购物行为。

5G构建“人-货-场”新的关系,将线下数据行为通过人工智能的收集,结合云端用户数据,组成完整的人的行为数据运算。因什么情感产生购买,由什么关系助推下单,线上内容结合线下哪个场景转化效率最高?线上最短时间完成情节连贯和画像描述,线下最快带动付费行为的产生。

    转藏 分享 献花(0

    0条评论

    发表

    请遵守用户 评论公约

    类似文章 更多